一种基于FEFS与CBF的网络大流识别算法

发布时间：2017-12-01 15:12

  本文关键词：一种基于FEFS与CBF的网络大流识别算法

  更多相关文章： 大流 识别算法 频率和大小的流提取 计数型布鲁姆过滤器 高速网络

【摘要】：在网络大流识别中,突发的大量小流会影响大流识别准确度。为此,结合基于频率和大小的流提取(FEFS)算法与基于计数型布鲁姆过滤器(CBF)算法,提出一种新的大流识别算法,即FEFS-CBF算法。该算法采用三级存储结构,运用CBF结构存储小流,将达到过滤阈值的流移至筛选区(LRU)中,当LRU满载时,使用FEFS机制选择一个符合条件的流淘汰,并及时隔离大流。仿真结果表明,该算法的误报率和漏报率均较低,存储开销较小,可以运用于高速网络链路的大流识别中。
【作者单位】： 江南大学数字媒体学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61103223) 江苏省自然科学基金资助重点项目(BK2011003)
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 中文引用格式:刘晓陆,刘渊,王春龙.一种基于FEFS与CBF的网络大流识别算法[J].计算机工程,2015,41(9):68-73.英文引用格式:Liu Xiaolu,Liu Yuan,Wang Chunlong.An Identification Algorithm of Network Elephant Flows Based onFEFS and CBF[J].Computer Engineering,2015,41(9

【参考文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：1241524